Kvantitativa handelsstrategier excel

Kvantitativ handel Vad är kvantitativ handel Kvantitativ handel består av handelsstrategier baserade på kvantitativ analys. som är beroende av matematiska beräkningar och nummerkrypning för att identifiera handelsmöjligheter. Eftersom kvantitativ handel i allmänhet används av finansinstitut och hedgefonder. Transaktionerna är vanligtvis stora och kan innebära köp och försäljning av hundratusentals aktier och andra värdepapper. Den kvantitativa handeln blir emellertid vanligare av enskilda investerare. BREAKING DOWN Kvantitativ handel Pris och volym är två av de vanligaste dataingångarna som används i kvantitativ analys som huvudinsatser till matematiska modeller. Kvantitativa handelsmetoder inkluderar högfrekvenshandel. algoritmisk handel och statistisk arbitrage. Dessa tekniker är snabbbränder och har typiskt kortfristiga investeringshorisonter. Många kvantitativa näringsidkare är mer bekanta med kvantitativa verktyg, som rörliga medelvärden och oscillatorer. Förstå kvantitativ handel Kvantitativa handlare tar nytta av modern teknik, matematik och tillgången till omfattande databaser för att göra rationella handelsbeslut. Kvantitativa handlare tar en handelsteknik och skapar en modell av den med matematik och utvecklar sedan ett datorprogram som tillämpar modellen på historiska marknadsdata. Modellen backas sedan och optimeras. Om gynnsamma resultat uppnås, implementeras systemet i realtidsmarknader med reell kapital. Det sätt på vilket kvantitativa handelsmodeller fungerar kan bäst beskrivas med hjälp av en analogi. Tänk på en väderleksrapport där meteorologen förutser en 90 risk för regn medan solen skiner. Meteorologen härleder denna motstridiga slutsats genom att samla och analysera klimatdata från sensorer i hela området. En datoriserad kvantitativ analys avslöjar specifika mönster i data. När dessa mönster jämförs med samma mönster som avslöjas i historiska klimatdata (backtesting) och 90 av 100 gånger är resultatet regnigt, då meteorologen kan dra slutsatsen med förtroende, därav 90-prognosen. Kvantitativa handlare tillämpar samma process på finansmarknaden för att fatta handelsbeslut. Fördelar och nackdelar med kvantitativ handel Syftet med handel är att beräkna den optimala sannolikheten för att genomföra en lönsam handel. En typisk näringsidkare kan effektivt övervaka, analysera och fatta handelsbeslut på ett begränsat antal värdepapper innan mängden inkommande data överväger beslutsprocessen. Användningen av kvantitativa handelsmetoder belyser denna gräns genom att använda datorer för att automatisera övervaknings-, analys - och handelsbesluten. Att övervinna känslor är ett av de mest genomgripande problemen med handel. Var det rädsla eller girighet, när handel handlar känslor bara för att kväva rationellt tänkande, vilket vanligtvis leder till förluster. Datorer och matematik har inte känslor, så kvantitativ handel eliminerar detta problem. Kvantitativ handel har sina problem. Finansmarknaderna är några av de mest dynamiska enheterna som finns. Därför måste kvantitativa handelsmodeller vara lika dynamiska för att bli konsekvent framgångsrik. Många kvantitativa näringsidkare utvecklar modeller som är tillfälligt lönsamma för det marknadsförhållande som de utvecklades för, men de misslyckas i slutändan när marknadsförhållandena förändras. Institutional-class datahantering backtesting strategi lösningslösning: - aktier, optioner, terminer, valutor, korgar och kundanpassningar syntetiska instrument stöds - flera data med låg latent data stöds (bearbetningshastigheter i miljoner av meddelanden per sekund på terabyte data) - C och baserad strategi backtesting och optimering - Multipla mäklare exekvering stöds, handelssignaler konverteras till FIX order QuantFACTORY - Institutionell klass Data Management Management Backtesting Strategi Utvecklingslösning: - QuantDEVELOPER - Framework och IDE för utveckling av handelsstrategier, felsökning, backtesting och optimering, tillgänglig som en Visual Studio plug-in - QuantDATACENTER - gör det möjligt att hantera ett historiskt datalager och fånga realtid eller ultra låg latent marknadsdata från leverantörer och utbyten - QuantENGINE - tillåter att distribuera och genomföra förkompilerade strategier - multi-asset, multi-period låg latency data, flera mäklare stöds Institutional-class datahantering backtesting strategi implementeringslösning: - OpenQuant - C och VisualBasic portfölj nivå system backtesting och handel, multi - asset, intraday nivå testning, optimering, WFA etc. flera mäklare och data feeds stöds - QuantTrader - produktionshandel miljö - QuantBase - centraliserad datahantering - QuantRouter - data och order routing Institutional-class data management backtesting strategi implementeringslösning: tillgångslösning, flera dataflöden som stöds, databasen stöder vilken typ av RDBMS som helst som tillhandahåller ett JDBC-gränssnitt, t. ex. Oracle, Microsoft SQL Server, Sybase, MySQL etc. - Klienter kan använda IDE för att skripta sin strategi i antingen Java, Ruby eller Python, eller de kan använda sin egen strategi IDE - stöd för flera mäklare, handelssignaler som konverteras till FIX-order Institutionell - lösningsstrategi för hantering av lösningar för hantering av klassdata: - Multi-asset-lösning (forex, optioner, terminer, aktier, ETF, råvaror, syntetiska instrument och anpassade derivatspridningar etc.), stöd för flera dataflöden - Ram för utveckling av handelsstrategier, debugging, backtesting och optimering - Multipel mäklareexekvering stöds, handelssignaler konverterade till FIX-order (IB, JPMorgan, FXCM etc.) Dedikerad mjukvaruplattform integrerad med Tradestations data för backtesting och auto-trading: - Daglig intradag data (oss aktier för 43years, terminer för 61 år) - Praktiskt för backtesting prisbaserade signaler (teknisk analys), stöd för EasyLanguage programmeringsspråk - stödja amerikanska aktier ETFs , futures, amerikanska index, tyska aktier, tyska index, valutahandlare för Tradestation-mäklare - 249,95 per månad för icke-professionella (endast Tradestation-mjukvaruplattform utan mäklare) - 299,95 per månad för proffs (endast för Tradestation-mjukvaruplattform utan mäklare) Dedicated mjukvaruplattform för backtesting och auto-trading: - stödja dailyintraday strategier, testning av portföljnivå och optimering, kartläggning, visualisering, anpassad rapportering, multi-threaded analys, 3D kartläggning, WFA analys etc. - bäst för backtesting prisbaserade signaler - Direktlänk till eSignal, Interactive Brokers, IQFeed, myTrack, FastTrack, QP2, TC2000, vilket DDE-kompatibelt flöde, MS, txtfiles och mer (Yahoo Finance. ) - engångsavgift 279 för standardutgåva eller 339 för professionell utgåva Dedikerad mjukvaruplattform för backtesting och auto-trading: - Portföljnivå system backtesting och trading, multi-asset, intraday nivå testning, optimering, visualisering etc. - möjliggör R integration, automatisk handel i Perls skriptspråk med alla underliggande funktioner skrivna i infödd C, förberedd för serversamlokalisering - inbyggd FXCM och Interactive Brokers support - gratis FXCM-support, 100 per månad för IB-plattform, kontakta Salesseertrading för andra alternativ Dedikerad mjukvaruplattform för backtesting och auto-trading: - stödja dailyintraday strategier, testning och optimering av portföljnivå - bäst för backtesting av prisbaserade signaler (teknisk analys), C scripting - programtillägg stöds - hantering av data feeds, strategi körning etc. - 799 per licens, 150 årligen avgift efter dedikerad mjukvaruplattform för backtesting, optimering, prestandatilldelning och analys: - Axioma eller 3: e del y data-faktor analys, riskmodellering, marknadscykelanalys Dedikerad mjukvaruplattform för backtesting och auto-trading: - Bäst för backtesting prisbaserade signaler (teknisk analys), stödja dailyintraday strategier, testning av portföljnivå och optimering - Turtle Edition - backtesting engine, grafik, rapporter, EoD-testning - Professional Edition - plus systemredaktör, framåtriktad analys, intradagstrategier, multi-threaded testning etc. - Pro Plus Edition - plus 3D ytskikt, scripting etc. - Builder Edition - IB API, debugger etc. - Turtle Edition 990 - Professionell upplaga 1,990 - Pro Plus Edition 2,990 - Builder Edition 3,990 Dedikerad mjukvaruplattform för backtesting och auto-trading: - Stödja dailyintraday strategier, testning av portföljnivå och optimering, kartläggning, visualisering, anpassad rapportering etc. - Bäst för backtesting prisbaserade signaler (teknisk analys) - direktlänk till interaktiva mäklare, MB Trading, TD Ameritrade, FXCM och andra - data fro m textfiler, eSignal, Google Finance, Yahoo Finance, IQFeed och andra - grundläggande funktionalitet (EoD-funktionalitet) - fri - avancerad funktionalitet - leasing från 50 månaders eller 995 livslängdslicenser. Dedikerad mjukvaruplattform för backtesting och automatisk handel: - Bäst för backtesting prisbaserade signaler (teknisk analys), stödja dailyintraday-strategier, testning av portföljnivå och optimering, kartläggning, visualisering, anpassad rapportering - stöder C och Visual Basic - direktlänk till interaktiva mäklare, IQFeed, txtfiles och mer (Yahoo Finance. ) - evig licens - 499 - leasing 50 per månad Dedikerad mjukvaruplattform för backtesting och automatisk handel: - stödja dagliga strategier, testning av portföljnivå och optimering, kartläggning, visualisering, anpassad rapportering - tekniska och även grundläggande signaler, stöd för flera tillgångar - 245 för avancerad version (gratis dataleverantörer) - 595 för Premium Version (stöd för flera datortillhandahållare och mäklare) Dedikerad mjukvaruplattform för backtesting och auto-trading: - stödja dailyintraday-strategier, testning av portföljnivå och optimering - bäst för backtesting av prisbaserade signaler teknisk analys) - inbyggd data för aktier, futures och forex (dagliga amerikanska aktier från 1990, dagliga terminer 31 år, valutor från 1983 etc.) - priser från 45 månader till 295 månad (priserna beror på tillgänglighet) Dedikerad mjukvaruplattform för backtesting och auto-trading: - använder MQL4-språk, används främst för handel med valutamarknaden - stöder flera forex-mäklare och dataflöden - stöder hantering av flera konton Dedikerad mjukvaruplattform för backtesting och auto-trading: - stödja dailyintraday-strategier, testning av portföljnivå och optimering - bäst för backtesting av prisbaserade signaler (teknisk analys), stöd för EasyLanguage programmeringsspråk - stöd för flera dataflöden (Bloomberg, Thomson Reuters, CSI, CQG, eSignal etc.), direktstöd för flera mäklare (Interactive Brokers etc.) - Multicharts 797 per år - Multicharts livstid 1.497 - Multicharts Pro 9,900 (Bloomberg Thomson Reuters dataförbrukning etc.) Webbaserat backtestingverktyg för att testa stock picking strategier: - Amerikanska aktier ETFs (dagligen) - Grundläggande data-baserade data sedan 1999 - Longshort-strategier, Grundläggande priser-baserade signaler - Designer - 139 Månad - Manager - 199 Månad - Fullständig funktionalitet Portfölj Analytics använder högfrekventa marknadsdata: Denna produkt är avsedd för låga, medelhöga, högfrekventa handlare. Alla beräkningar görs med hjälp av högfrekventa marknadsdata som gynnar låga och högfrekventa handelssökande. - intradag backtesting, portfölj riskhantering, prognos och optimering till varje pris sekund, minuter, timmar, slut på dagen. Modell ingångar helt styrbara. - 8k marknadskryssat datakällor sedan 2012 (aktier, index ETF-handlade på NASDAQ). Kunder kan också ladda upp egna marknadsdata (t ex kinesiska aktier). - 40 portföljoptimeringar (VaR, ETL, alfa, beta, Sharpe-förhållande, Omega-förhållande etc.) - stöder R, Matlab, Java Python - 10 portföljoptimeringar Webbaserat backtestingverktyg: - Amerikanska aktiekurser (dailyintraday) data från QuantQuote - Forex-data från FXCM-stödja Trader Interactive Brokers för Live Trading Webbaserat backtestingverktyg: - Amerikanska aktier och ETF-priser (dailyintraday), sedan 2002 - Grundläggande data från Morningstar (över 600 metrics) - Stödja Interactive Brokers för direkt handel Webbbaserade backtestingverktyg: - Enkelt att använda, fördelningsstrategier, data sedan 1992 - Tidsseriemoment och glidande genomsnittliga strategier på ETFs - Enkla Momentum och Simple Value stockplockningsstrategier Webbbaserat backtestingverktyg: - Upp till 25 års data för 49 Futures och SP500 aktier - Verktygslåda i Python och Matlab - Quantiacs värdar algoritmiska handelskonkurrenser med investeringar från 500k till 1 miljon Backtest Broker erbjuder kraftfull, enkel webbaserad backtesting så ftware: - Backtest i två klick - Bläddra i strategibiblioteket, eller bygga och optimera din strategi - Papperhandel, automatiserad handel och realtidse-mail - 1 per backtest och mindre WebCloud-baserat backtestingverktyg: - FX (ForexCurrency) par, går tillbaka till 2007 - SecondMinuteHourlyDaily barer - Live trading kompatibel med alla mäklare som använder Metatrader 4 som sitt backend-webbaserade backtestingverktyg för att testa kapitalfaktorer och fördelningsstrategier: - flera aktiefaktorer med beprövade referensvärden , flera investeringsuniverser, riskhanteringsfilter - Asset Allocation Strategies backtests, blandning av tillgångsallokering och faktorplockning i en portfölj - gratis på SP 100-universum - 50 månader eller 480 år - Bredare amerikanska investeringsuniverser, UK EU-aktier, strategier för fördelning av tillgångar Webbbaserat backtestscreening-verktyg : - över 10 000 amerikanska aktier, data upp till 20 års historia - grundläggande tekniska kriterier - fri begränsad funktionalitet (1 år av data, inga sparade backtests etc.) - 50 per månad - Full funktionalitet Gratis mjukvarumiljö för statistisk databehandling och grafik, många quants föredrar att använda den för sin exceptionella öppna arkitektur och flexibilitet: - Effektiv datahantering och lagringsanläggning, grafisk möjligheter för dataanalys, lätt utökad via paket - rekommenderade tillägg - quantstrat, Rmetrics, quantmod, quantlib, PerformanceAnalytics, TTR, portfölj, portfolioSim, backtest etc. MATLAB - Språk på hög nivå och interaktiv miljö för statistisk databehandling och grafik: - parallell Backup Testing är ett tillägg för att bygga och testa dina handelsstrategier i Microsoft Excel 2010 och 2013: - Användare kan använda VBA för att bygga strategier för BacktestingXL Pro, VBA kunskap är valfri, användare kan konstruera handelsregler på ett kalkylblad med hjälp av standard pre-made backtesting koder - stöder pyramidering, kortvarig positionsbegränsning, provisionberäkning, aktiespårning, out of money kontroller, buysell pris anpassning - flera prestanda rapporter - 74,95 för BacktestingXL Pro Gratis öppen källprogrammeringsspråk, öppen arkitektur, flexibel, enkelt utökad via paket: rekommenderade tillägg - pandor (Python Data Analysis Library), Pyalotrade (Python Algorithmic Trading Library), Zipline, ultrafinansiering etc. FactorWave är enkelt att använda webbaserat backtesting verktyg för faktorinvestering: - låter användaren blanda flera ETFoptionsfuturesequityfaktorer med beprövad alfa över marknadsledande benchmarks - gratis - ETFStock Screener med 5 faktorer - 149mo - gratis optionsalternativ screener, futures strategier, vix strategier Webbbaserat backtesting verktyg: - enkelt att använda webbträffat backtesting verktyg för att testa relativ styrka och glidande medelvärde strategier för ETFs - flera typer av strategier för fri, fullständig backtesting-funktionalitet 34,99 månad Gratis webb b ased backtesting verktyg för att testa stock picking strategier: - USA lager, data från ValueLine från 1986-2014 - pris och grundläggande data, 1700 lager, månatlig granularitet testTänkta kommentarer från en läsare John S. från Storbritannien om hans erfarenhet av handelsteknik och modeller : Jag har utvecklat mina egna personliga automatiska handelssystem med hjälp av Excel VBA och baserat på regler som jag har utvecklat genom åren som en aktiv privata näringsidkare investerare med både teknisk och grundläggande data analys. En av de viktigaste fördelarna med att anta ett automatiskt system för handelssystem som har hjälpt mig är att undvika frestelsen för manuell inblandning och därigenom förbättra lönsamheten genom att upprätthålla konsistens. Jag har hittat utmaningen att utveckla ett framgångsrikt system som är mycket givande ur ett personligt perspektiv, eftersom jag känner igen att det finns många som har försökt och misslyckats. Ett problem som jag har stött på är emellertid min fortsatta önskan att regelbundet modifiera och förbättra det system som jag har hittat kan bli kontraproduktivt eftersom det finns en verklig fara att systemutvecklingen blir ett mål i sig, jag kan bara inte sluta tinkera så snart jag komma med en ny idé eller funktion En fördel med att använda Excel VBA som jag har funnit är att det är inherent flexibelt eftersom det underlättar bearbetning av data som kan vara viktigt, särskilt när du använder grundläggande data som en del av systemet. I det avseendet inser jag att varje näringsidkare försöker bygga i en kant som gör systemet mer lönsamt. Jag har märkt att många handlare verkar bara fokusera på pris genom att försöka hitta en kant genom att titta på speciella indikatorer eller kombination av indikatorer etc. Kombinera prisdataanalys med ett Factor Model-tillvägagångssätt är en utmaning som är idealiskt Excel VBA som det kan lätt användas för att bearbeta både grundläggande och makroekonomiska data i en form som kan integreras med prisdataanalys. Jag känner igen från din bok att Matlab är kraftfullare än Excel VBA och kan vara lika flexibel för att integrera grundläggande och makroekonomiska data, men jag ville bara dra uppmärksamheten på fördelar jag har hittat med Excel VBA som passar dem som tycker om mig själv är mer bekväm i att använda Excel VBA och är ovilliga att ändra. Andra funktioner som kan utnyttjas som jag har funnit till hjälp vid backtestning producerar automatiskt prisdiagram som innehåller inmatnings - och utgångspunkter som ger visuell försäkran om att systemet fungerar som avsett samt att generera automatiska Word-rapporter, som registrerar nyckelutmatning för framtida referens. Jag är ledsen om jag låter för mycket som en annons för Microsoft 7 kommentarer: Jag anser att de viktigaste orsakerna till ExcelVBAs popularitet i en kvant och kvant handelsvärld är: 1. Många människor använder det redan - så alla tror det är bra jobbat. 2. Enkelhet av VBA (inte säker på om den korrelerar med sin flexibilitet) - som gör det möjligt att effektivt använda alla - vare sig det är en näringsidkare, kvant eller en skrivbordsutvecklare. 3. VBA och Excel kan enkelt utökas (för att förbättra prestanda, integrera en tredjeparts programvara eller bara för modulära användningsändamål) genom att flytta den faktiska modelllogiken till C, COM eller Som för det senare (enkelt sätt att integrera kvantanalys skrivet in med Excel och VBA) - man kan titta på min lösning: excel4net Jag tror definitivt att bandwagonfaktorn är på spel, vi är ofta som får och jag ser ingen anledning till att investeringsstrategier eller system skulle vara annorlunda. lite tur kommer inte att störa i forexen. Ett problem som jag har stött på är min fortsatta önskan att regelbundet ändra och förbättra det system som jag har hittat kan bli kontraproduktivt eftersom det finns en verklig fara att systemutvecklingen blir ett mål i sig Intressant punkt. Jag tror att det bästa sättet att hantera detta är att acceptera (eller vägra) den typ av WinLoss-förhållande som din handelsmetod producerar. Vad jag menar är att om du handlar mot trend och psykologiskt bara känner du dig bekväm med en hög vinsthandel, kommer du svårt att klara ett system som genererar så många vinster eller förluster. Under dessa omständigheter, kanske du (och systemet) kommer att bli bättre genom att ställa upp strängare kriterier och offra vissa inställningar - men inte för många - för att uppnå en högre nivå av vinnande affärer (även om du i processen också kan minska ditt genomsnittligt genomsnitt för genomsnittet för genomsnittlig vinstförlust). Men jag håller med: den svåra frågan som brinner ut händelsen är de mest erfarna handlarna. Ett problem som jag har stött på är emellertid mitt pågående lust att regelbundet ändra och förbättra det system som jag har hittat kan bli kontraproduktivt eftersom det finns en verklig fara att systemutvecklingen blir ett slut i sig. Jag blev mycket förvånad över ditt inlägg. I världen av kvantitativa analytiker (derivatmodeller design och implementering etc. för toppklassiga investeringsbanker har jag spenderat 6 år på det sättet) Excel VBA antas vara det minst flexibla och hållbara programmeringsspråket vi måste hantera system skrivna med dessa språk är på väg att bli pensionerade. Jag förstår det nu är du fortfarande nöjd med det, men trodde du kanske vill studera alternativen. På ett relativt blygsamt pris kan du få prestanda och hållbarhet som skulle överraska dig. VBA-problem som kommer att komma ihåg är: dålig prestanda, dålig minneshantering (detta kan göra prestandan ännu sämre), du kan inte använda versionskontrollsystem som låter dig spåra ändringar (vem-vad-varför-då) och skulle underlätta samarbete (se t. ex. svnbook. red-beannightlyensvn. intro. whatis. htmlsvn. intro. righttool och tortoisesvn. tigris. org det borde finnas några Microsoft-versionskontrollverktyg). Baserat på min erfarenhet blir VBA-kod från en viss volym okanterbar, en orsak till att du inte kan använda versionskontroll. dålig flexibilitet (jämfört med alternativen kommer jag att vara frånvaro av klasser (klassstruktureringsmetoder som kan komma åt och ändra innehållet i strukturen) virtuell frånvaro av abstraktionsmekanismer (variant är mycket felaktigt). Du kan behöva dem om du vill Använd samma algoritm för ett lager och för en avkastningskurva (samma åtgärd, olika objekt). Alternativa lättanvända programmeringsspråk skulle vara Matlab och Python. Båda språken är SVN-vänliga (se tredje punkten), Excel-vänliga men Matlab är ganska dyrt (1K - 10K, beroende på vilka paket du behöver och på din plats), mycket trevligare och användarvänligare, supportteamet är klart. Matlabs prestations tips: vektorisera din kod (fungera med vektorer och matriser istället för på element-för-element-grund, t ex vektor där elementet jag skulle vara ett lager på X på datumobservationsdatum i dagar eller matris där elementet ij skulle vara ett avkastning på valuta Y på datum jag för löptid j). Ett annat sätt att s peed up Matlab är att köpa ett paket som kan konvertera Matlab kodkod till C-kod, som kan sammanställas i en DLL som du kan använda i Excel. Sådan DLL skulle fungera mycket snabbare (kan vara hundra gånger snabbare. Beror på din uppgift). Python är ett freeware, ganska snyggt, det tar lite tid att komma in i det, men det skulle vara värt det. Det är mer flexibelt, mer av ett ordentligt programmeringsspråk. Andra språk du kanske vill överväga är C, VB och fristående VB (allt av Microsoft, alla rimligt prissatta). Jag skulle placera dem mellan C (se nedan) och Excel VBA C skulle vara den mest kraftfulla, VB skulle vara det enklaste för dig att använda - det är nästan identiskt med VBA. Återigen finns det en avvägning mellan performanceflexibility och straight-forwardnesssimilarity till Excel VBA. Handskriven C-kod är bäst från prestationssynpunkt, det här är ett ganska mångsidigt språk, men det tar mycket mer tid att lära sig. Hoppas att du skulle hitta det intressant. Hej Dr Ernie Chan Jag har läst din bok om kvantitativ handel. Det sägs att MATLAB är ett bra verktyg för att utveckla komplexa strategier. Men det finns inget väl godkänt API för det. Det finns en nyligen funnit MATLAB2IB. Men är det bra nog och väl testat Det sägs i din bok att ExcelVBA är långsam jämfört med C. Jag är intresserad av att utveckla ett Automated Trading System. Ska jag använda denna nya MATLAB2IB och fortsätta att utveckla strategier i Matlab Jag är bra i Matlab och jag har använt den i stor utsträckning under min doktorsavhandling och annat arbete. Jag har inte använt C mycket och jag fann det svårare jämfört med MATLAB. Med tanke på ett val kommer jag alltid att göra kodning i MATLAB. Men är det nödvändigt att utveckla strategier i C, om jag vill utveckla ett automatiskt handelssystem Hej Vinay, jag har använt matlab2ibapi i flera månader och har funnit att det är ganska användbart och tillförlitligt för att automatisera mina strategier. Faktum är att jag publicerar en artikel som illustrerar hur man använder den. Ernie